Reti intelligenti, IA e operatori di prossimità stanno diventando l’asse portante della transizione energetica italiana. Ecco come usarli in modo concreto.
Reti intelligenti e IA: perché senza ecosistema locale la transizione energetica si blocca
Nel 2030 oltre il 65% dell’energia elettrica italiana dovrà arrivare da fonti rinnovabili. C’è un dettaglio che spesso passa sotto traccia: senza reti intelligenti e senza una collaborazione stretta tra telco e operatori di prossimità, quella percentuale resta solo una slide in un piano strategico.
Questo articolo parte da una dichiarazione di Massimo Motta, general manager di OpNet (wholesale company di Wind Tre):
“La sfida si vince creando un ecosistema con gli operatori di prossimità, abilitando tecnologie innovative e soluzioni customizzate, anche basate su AI”.
Nel contesto della serie “IA nel Settore Energetico Italiano: Transizione Verde”, quella frase è molto più che uno slogan. Descrive il tassello mancante per far funzionare davvero la smart grid, integrare rinnovabili, gestire i picchi di consumo e ridurre emissioni e sprechi.
Qui vediamo, in modo concreto, come:
- le reti intelligenti telco diventano l’ossatura della transizione energetica;
- perché gli operatori di prossimità (ESCO, utility locali, municipalizzate, PMI tech) sono decisivi;
- come IA e dati trasformano reti elettriche e gas in piattaforme dinamiche;
- quali passi pratici possono fare oggi aziende energetiche e PA.
1. Reti intelligenti: la nuova infrastruttura della transizione verde
La realtà è semplice: non esiste transizione energetica senza reti intelligenti. Pannelli fotovoltaici, eolico, comunità energetiche, pompe di calore e mobilità elettrica hanno un presupposto comune: una rete capace di gestire flussi bidirezionali, variabili e distribuiti.
Nel mondo telco questo concetto è ormai maturo: reti 5G, fibra, edge computing, slicing, orchestrazione tramite IA. Il punto, oggi, è mettere queste capacità al servizio del settore energetico italiano.
Cosa rende una rete “intelligente” realmente utile all’energia
Una rete è davvero smart per la transizione verde quando riesce a:
- Raccogliere dati in tempo reale da milioni di sensori: contatori intelligenti, inverter, colonnine di ricarica, sistemi di accumulo, impianti industriali.
- Analizzare questi dati con modelli di IA per prevedere consumi, generazione, guasti, congestioni.
- Agire in automatico: variazioni di carico, tariffe dinamiche, demand response, ri-configurazione delle reti elettriche e di distribuzione gas.
Qui l’esperienza telco è cruciale:
- le stesse logiche di gestione di una rete 5G (priorità, slicing, orchestrazione) sono applicabili a una smart grid;
- la latenza ridotta del 5G e il MEC (Multi-access Edge Computing) permettono di prendere decisioni vicino al punto di consumo/produzione, senza passare sempre dal cloud centrale.
Per un distributore locale di energia elettrica o gas, questo significa passare da una rete “a flusso fisso” a una rete dinamica, ottimizzata minuto per minuto.
2. Perché l’ecosistema con gli operatori di prossimità è la vera leva
Molte aziende energetiche e PA puntano su grandi progetti centralizzati, ma la trasformazione avviene sul territorio, non nei powerpoint. È qui che entra in gioco la visione richiamata da Motta: creare un ecosistema con gli operatori di prossimità.
Chi sono gli operatori di prossimità nel settore energetico
Parliamo di:
- Utility locali e municipalizzate che gestiscono reti idriche, elettriche, gas;
- ESCO e PMI innovative che realizzano impianti fotovoltaici, comunità energetiche, progetti di efficienza energetica;
- società di servizi energetici per l’industria (monitoraggio consumi, manutenzione impianti, energy management);
- multiutility regionali che integrano rifiuti, acqua, energia, mobilità.
Sono loro ad avere:
- la relazione quotidiana con il territorio;
- la conoscenza delle reti locali e degli utenti;
- la capacità di mettere mano, fisicamente, agli impianti.
Cosa porta in più la rete telco wholesale
Un player wholesale come OpNet, ma il ragionamento vale per tutto il settore telco, può:
- offrire connettività specializzata per l’energia: reti dedicate, soluzioni IoT, APN privati, collegamenti ridondati per infrastrutture critiche;
- gestire la complessità nazionale (standard, sicurezza, continuità del servizio) lasciando agli operatori locali il compito di personalizzare le soluzioni;
- integrare layer di intelligenza artificiale su rete e dati, “impacchettati” come servizi per gli operatori energetici.
La sfida, come dice Motta, non si vince con un solo grande operatore, ma con un ecosistema dove:
- la telco fa da “piattaforma abilitante”;
- gli operatori di prossimità portano use case concreti e relazione col cliente finale;
- le aziende energetiche usano IA e dati per migliorare efficienza, qualità e sostenibilità.
3. IA sulle reti intelligenti: dagli slogan ai casi d’uso energetici
L’intelligenza artificiale sulle reti intelligenti non è teoria: è già oggi un fattore economico per chi opera nell’energia. Quando Motta parla di soluzioni customizzate basate su AI, il tema è proprio questo:
passare da offerte standard a servizi energetici su misura, costruiti sui dati reali di rete e di consumo.
Tre applicazioni chiave dell’IA per energia e reti
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Previsione dei consumi e della generazione rinnovabile
Modelli di previsione, alimentati dai dati dei sensori di rete e da variabili esterne (meteo, calendario, eventi locali), permettono di:- anticipare i picchi di domanda;
- gestire meglio gli accumuli energetici;
- programmare in modo ottimale l’acquisto di energia sul mercato.
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Manutenzione predittiva su reti e impianti
Sensori e IA possono individuare pattern anomali su:- cabine primarie e secondarie;
- linee di distribuzione;
- impianti fotovoltaici, eolici, cogeneratori;
- stazioni di compressione gas.
Risultato: meno interruzioni, più sicurezza, riduzione dei costi di manutenzione straordinaria.
- Ottimizzazione in tempo reale dei flussi energetici
Combinando dati di consumo, produzione e stato della rete, l’IA può:- spostare carichi non critici in fasce orarie convenienti;
- suggerire tariffe dinamiche basate su domanda/offerta;
- coordinare microreti e comunità energetiche rinnovabili.
Tutto questo funziona solo se la rete di comunicazione è affidabile, sicura e capillare. Qui rientra in gioco la componente telco: 5G, fibra, edge computing, slicing.
4. Operator di prossimità + IA: esempi concreti sul territorio
Per capire come questa visione si traduce nella pratica, immaginiamo tre scenari italiani verosimili, che molti operatori stanno già sperimentando.
Scenario 1: Comunità energetica in un comune di 20.000 abitanti
- Il comune, una ESCO locale e una multiutility regionale creano una comunità energetica rinnovabile basata su fotovoltaico diffuso.
- La rete di comunicazione (fornita da una telco wholesale) collega contatori intelligenti, inverter e sistemi di accumulo.
- Un layer di IA analizza in tempo reale produzione e consumo, suggerendo:
- politiche di condivisione dell’energia;
- momenti migliori per ricaricare le auto elettriche;
- interventi di efficienza su edifici pubblici e privati.
Risultato tipico: riduzione dei picchi prelevati dalla rete nazionale, abbassamento della bolletta per i membri della comunità, maggior autoconsumo.
Scenario 2: Distretto industriale ad alta intensità energetica
- In un distretto metalmeccanico dell’Italia nord-est, un operatore energetico di prossimità installa sensori IoT su forni, compressori, linee di produzione.
- La rete telco garantisce bassa latenza e alta affidabilità tra impianti e piattaforma di monitoraggio.
- L’IA costruisce modelli di consumo per ogni stabilimento e attiva manutenzione predittiva su macchinari critici.
L’azienda può così:
- ridurre consumi elettrici e di gas del 10-15% in un anno;
- ridurre i fermi impianto imprevisti;
- accedere più facilmente a incentivi per efficienza energetica e decarbonizzazione.
Scenario 3: Smart grid urbana gestita da una municipalizzata
- Una municipalizzata di una città media del centro Italia integra acqua, rifiuti, illuminazione pubblica e rete elettrica di distribuzione.
- Grazie alla collaborazione con una telco wholesale, crea una piattaforma dati unica, alimentata da sensori su reti e infrastrutture.
- Algoritmi di IA:
- regolano l’illuminazione stradale in funzione di traffico e presenza;
- coordinano le colonnine di ricarica per veicoli elettrici;
- prevedono perdite sulla rete idrica e anomalie sulla rete elettrica.
Il vantaggio non è solo ambientale: migliorano qualità del servizio, sicurezza e soddisfazione dei cittadini.
5. Come prepararsi ad entrare in questo ecosistema: passi pratici
Chi lavora in una azienda energetica, utility locale o PA spesso si chiede da dove iniziare. La risposta è meno complessa di quanto sembri, se si ragiona per passi.
1. Mappare dati e reti esistenti
Prima di tutto:
- elencare sensori e sistemi già presenti (SCADA, contatori, BMS, piattaforme IoT);
- capire dove la connettività è fragile o assente;
- individuare i casi d’uso prioritari: riduzione perdite, comunità energetiche, manutenzione predittiva, demand response.
2. Coinvolgere operatori di prossimità e telco
Il secondo passo è creare il tavolo dell’ecosistema:
- un operatore telco (spesso wholesale) che garantisca rete, sicurezza e continuità;
- gli attori locali (ESCO, municipalizzate, PMI tech) che portano casi concreti;
- l’ente pubblico o l’azienda energetica che ha la visione di medio periodo.
L’obiettivo non è un mega-progetto “big bang”, ma piloti mirati, da scalare se funzionano.
3. Integrare IA in modo graduale e misurabile
L’IA va inserita dove produce valore chiaro e misurabile. Alcuni ingressi “a basso attrito”:
- modelli di previsione dei consumi per un singolo impianto o comunità energetica;
- algoritmi di manutenzione predittiva su asset critici ben monitorati;
- ottimizzazione di una singola porzione di rete (es. illuminazione pubblica o un distretto industriale).
Ogni caso va poi valutato su:
- risparmio energetico;
- riduzione delle emissioni;
- ROI economico in 12-36 mesi.
6. Perché questo approccio è decisivo per la transizione energetica italiana
La serie “IA nel Settore Energetico Italiano: Transizione Verde” ruota attorno a un’idea: l’IA da sola non basta, servono dati, reti e alleanze. L’intervista a Motta su reti intelligenti e operatori di prossimità si inserisce perfettamente in questo quadro.
Tre messaggi chiave:
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Le reti intelligenti telco sono infrastruttura energetica a tutti gli effetti.
Non sono solo “connettività”, ma il sistema nervoso che permette a rinnovabili, accumuli, mobilità elettrica e comunità energetiche di funzionare davvero. -
Gli operatori di prossimità trasformano la tecnologia in risultati sul territorio.
La transizione energetica italiana passerà da migliaia di progetti locali ben connessi, non solo da grandi piani nazionali. -
L’IA è il motore che estrae valore da dati e reti.
Senza modelli predittivi, ottimizzazione in tempo reale e automazione, i sensori restano un costo invece che un investimento.
Chi guida oggi un’azienda energetica, una utility o una municipalizzata ha una scelta:
- continuare con progetti isolati, non integrati con le reti telco e con poco uso di IA;
- oppure entrare in un ecosistema di rete intelligente e operatori di prossimità, costruendo passo dopo passo servizi energetici più efficienti, puliti e personalizzati.
Se la seconda opzione ti sembra più sensata, il momento per muoversi è adesso: i fondi, la tecnologia e le competenze ci sono. Quello che fa davvero la differenza è decidere con chi costruire il tuo ecosistema locale e quali casi d’uso attivare per primi.